|
|||||
|
|
| 基于特征加权词向量的在线医疗评论情感分析 | |
| 作者姓名： | 高慧颖 公孟秋 刘嘉唯 |
| 作者单位： | 北京理工大学管理与经济学院,北京 100081 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（71972012） |
| 摘 要： | 针对在线医疗评论文本具有行业专业性强、差异性大、不够规范等特点,提出一种基于特征加权词向量的在线医疗评论情感分析方法.利用Word2vec方法构建词向量模型,抽取情感词集合完善医疗服务领域情感词典,根据句法关系识别主题词与情感词的依存关系,引入期望交叉熵因子,建立特征加权词向量模型,分析在线医疗评论的情感倾向.实验结果表明扩充的医疗服务情感词典在分析性能上的准确率、召回率以及F1值均高于基础情感词典,引入期望交叉熵因子后,基于特征加权词向量的情感分析方法在SVM分类上表现出更好的效果,体现了其在在线医疗评论挖掘领域的良好效用. |
| 关 键 词： | 情感分析 在线医疗评论 特征加权词向量 情感词典 主题模型 |
| 收稿时间： | 2021-01-03 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |
| 点击此处可从《北京理工大学学报》浏览原始摘要信息 | |
| 点击此处可从《北京理工大学学报》下载免费的PDF全文 | |